本發明涉及一種水的處理的，尤其涉及懸浮雜質的沉淀的，具體為一種基于機器學習的智慧加藥系統及方法。

背景技術：

1、目前，對飲用水水質的安全性要求越來越高，需要更精確的加藥方法來確保水質達標。

2、在水處理領域，傳統的加藥方式存在問題，如藥劑投加量難以精準控制，導致藥劑浪費或處理效果不佳；無法根據水質變化實時調整加藥策略，適應性差，機器學習技術的發展為智慧加藥系統的研究提供了新的思路和方法，通過建立數據驅動的模型，實現對加藥過程的智能優化和控制。

3、智慧加藥方法通過實時監測和自動調整，能夠提高處理效率，保證水處理過程的連續性和穩定性，目前的智慧加藥技術主要通過傳感器采集水質數據，然后利用智能算法，根據這些數據自動調節藥劑投加量，實現智能化控制，但是現有技術的反饋系統無法全面反映水處理過程中的各種因素，導致加藥策略的調整不夠準確和及時。

4、因此，有必要對現有技術中的基于機器學習的智慧加藥系統及方法進行改進，以解決上述問題。

技術實現思路

1、本發明克服了現有技術的不足，提供一種基于機器學習的智慧加藥系統及方法，旨在解決現有技術中污水處理效果的能力差，并可能導致藥劑浪費、處理不達標以及環境二次污染問題。

2、為達到上述目的，本發明采用的技術方案為：一種基于機器學習的智慧加藥方法，包括：

3、s1、實時采集流化床運行參數及水質特征數據，包括：水流動力學參數、水質指標參數以及顆粒形態參數，構建時序特征數據庫；

4、s2、利用時序特征數據庫中的數據構建基于流化床的動態加藥模型，對藥劑類型、投加劑量及操作參數進行聯合預測；

5、s3、根據模型輸出的預測結果，控制藥劑投加量、藥劑濃度、水流速度和曝氣強度；

6、s4、實時監測流化床以及加藥控制參數，結合流化床出水濁度、顆粒沉降效率進行動態校正流化床參數，實現最優加藥調控。

7、本發明一個較佳實施例中，在流化床底部設置微孔噴射裝置，將藥劑直接注入顆粒流化密集區域，在流化床的進水口和床體不同位置設置多點加藥裝置；

8、藥劑為緩釋型藥劑，緩釋型藥劑為包覆型顆粒，包覆層材料為聚乳酸-羥基乙酸共聚物、殼聚糖-海藻酸鈉復合膜以及介孔二氧化硅包覆層種的一種材料；

9、根據流化床流場速度分布，在底部高速區投加未包覆藥劑，在頂部低速區投加緩釋型藥劑。

10、本發明一個較佳實施例中，藥劑濃度控制：

11、通過實時監測顆粒粒徑分布、團聚體圓度顆粒形態參數計算顆粒生長速率，，其中，為不同時刻的顆粒中值粒徑，t為時間間隔；當顆粒生長速率小于設定的生長緩慢閾值，增加藥劑濃度，增加的濃度與成正比；當顆粒生長速率大于設定的生長過快閾值，降低藥劑濃度，降低的濃度與成正比；根據顆粒生長速率的變化，每10-15分鐘調整一次藥劑濃度。

12、本發明一個較佳實施例中，水流速度和曝氣強度協同調控：

13、根據水質指標參數的溶解氧濃度和水流動力學參數的局部湍流強度確定曝氣強度；當溶解氧濃度小于溶解氧下限，且局部湍流強度小于湍流強度下限時，增加曝氣強度，，其中，為初始曝氣強度，為對應權重；當溶解氧濃度大于溶解氧上限，且局部湍流強度大于湍流強度上限時，降低曝氣強度，，其中，為對應權重。

14、本發明一個較佳實施例中，步驟s2中，動態加藥模型的具體構建步驟：

15、s21、將歷史數據整合入時序特征數據庫中，作為模型數據源，將水流動力學參數、水質指標和顆粒形態參數合并為12維特征向量；

16、s22、以actor-critic框架實現藥劑投放策略與流化床操作的動態聯合優化；

17、s23、通過預訓練與微調實際數據結合，進行遷移學習。

18、本發明一個較佳實施例中，包覆層具有徑向孔隙梯度，孔隙率從內至外由50%降至10%。

19、本發明一個較佳實施例中，所述s4包括：結合流化床的實時運行狀態，包括：濁度和沉降效率，進行動態優化：

20、根據水質指標和顆粒沉降速率確定水力停留時間，水力停留時間是指污水在流化床中停留的平均時間，當大于濁度上限，且顆粒沉降速率小于沉降速率下限時，增加水力停留時間，，其中，為初始水力停留時間，為對應權重；當小于濁度下限，且顆粒沉降速率大于沉降速率上限時，減少水力停留時間，，其中，為初始水力停留時間，為對應權重。

21、本發明一個較佳實施例中，流化床內顆粒的載體材料為磁鐵礦和黃鐵礦中的混合物，質量比為3~5：1；通過化學修飾構建多級孔道結構包括：通過水熱合成法構建微孔、溶膠-凝膠法構建介孔和3d打印技術構建宏觀孔道；微孔孔徑為0.3-0.4nm，介孔孔徑為5-10nm，宏觀孔道孔徑為50-200μm。

22、本發明一個較佳實施例中，流化床內顆粒表面接枝技術負載功能性基團，通過氣相沉積法在載體材料表面接枝氨基，并通過硫代乙酸溶液浸漬顆粒引入-sh基團。

23、本發明提供了一種基于機器學習的智慧加藥系統，包括：

24、多模態傳感網絡模塊，用于實時采集流化床運行參數及水質特征數據；

25、數據處理模塊，用于對原始數據進行清洗、同步及特征提取，構建時序特征數據庫；

26、深度強化學習決策模塊，用于動態優化藥劑投加策略與流化床操作參數；

27、加藥控制模塊，用于根據模型輸出的預測結果組合控制藥劑投加量、藥劑濃度和水流速度；

28、藥劑投加模塊，用于根據控制參數，執行藥劑的投加操作；

29、閉環反饋與自適應模塊，用于實時采集流化床出水口的濁度數據和沉淀池中顆粒的沉降速率數據并動態修正操作參數。

30、本發明解決了背景技術中存在的缺陷，本發明具備以下有益效果：

31、（1）本發明提出了一種基于機器學習的智慧加藥系統及方法，通過多模態傳感器實時采集流化床運行參數和水質特征數據，構建時序特征數據庫。利用深度強化學習模型對藥劑類型、投加劑量及操作參數進行聯合預測，并根據模型輸出的預測結果，動態調整藥劑投加量、藥劑濃度、水流速度和曝氣強度，實現最優加藥調控，系統通過實時監測流化床出水濁度和顆粒沉降效率，結合q-learning算法進行動態修正，確保處理效果；本發明通過緩釋型藥劑的包覆層設計與流場速度分布協同投加，結合多級孔道顆粒載體，實現了藥劑的雙階段釋放與高效反應，提高了顆粒的吸附和沉降效率，進而提高了污水處理的效率和質量，降低了藥劑浪費和二次污染風險。

32、（2）本發明通過緩釋型藥劑的包覆層設計與流場速度分布協同投加，結合多級孔道顆粒載體，實現了藥劑的雙階段釋放與高效反應。具體地，在底部高速區投加未包覆藥劑以快速起效，頂部低速區投加緩釋型藥劑（包覆層孔隙率由內至外從50%降至10%），結合載體微孔（0.3-0.4nm）、介孔（5-10nm）和宏觀孔道（50-200μm）的傳質優勢，促進藥劑擴散與污染物吸附，并且多點投放能夠確保藥劑在流化床內的均勻分布，并增強顆粒對藥劑的吸附和去除能力，藥劑附著在流化的顆粒表面，形成較大的顆粒團聚體沉降，最終實現與水的分離，與現有技術相比，解決了藥劑瞬時稀釋問題，延長作用時間，進一步降低了藥劑浪費和二次污染風險。

33、（3）本發明通過顆粒生長速率的實時監測與藥劑濃度動態調整，結合q-learning算法的閉環反饋，實現了加藥策略的自適應優化，并輸出最優方案，具體地，根據顆粒粒徑分布和圓度計算生長速率，當速率低于閾值時按比例增加濃度，反之則降低，并通過誤差函數濁度與沉降速率的均方誤差驅動q-learning更新網絡參數，與現有技術相比，克服了傳統系統調整滯后的問題，進一步提升了藥劑濃度控制的動態響應速度與處理效果穩定性。

34、（4）本發明通過溶解氧濃度與局部湍流強度的協同調控，結合水力停留時間的動態修正，優化了曝氣強度與水流速度的匹配關系，具體地，當溶解氧低于下限且湍流不足時增加曝氣強度，反之則降低，同時根據濁度與沉降速率調整水力停留時間，與現有技術相比，解決了高湍流導致顆粒難沉降的矛盾，進一步提高了固液分離效率并降低了能耗。

35、（5）本發明通過表面接枝技術氨基與-sh基團負載與多級孔道載體材料的結合，強化了顆粒的催化吸附能力，采用氣相沉積法接枝氨基增強絮凝劑結合力，硫代乙酸浸漬引入-sh基團捕獲重金屬，結合微孔選擇性吸附、介孔加速傳質和宏觀孔降低阻力。與現有技術相比，突破了傳統載體功能單一的局限，進一步實現了復合污染物的協同去除，顯著提升了污水處理的多功能性與適應性。